La recherche historique donne régulièrement lieu à l'exploitation intensive de corpus de données sérielles et foisonnantes. Pour chaque affirmation et chaque donnée extraite, il est crucial de pouvoir revenir à la source, et d'offrir ainsi une preuve aux analyses réalisées. De tels corpus et de telles questions peuvent bénéficier d'une analyse textuelle automatique. Les récentes avancées dans le domaine de l'intelligence artificielle et du traitement automatique des langues, notamment dans le domaine des grands modèles de langue et de l'intelligence artificielle générative, nous permettent de traiter les discours sur une grande période et à une large échelle. Nous cherchons à appliquer ces méthodes aux débats parlementaires de la Troisième République (1870-1940). Ce corpus constitue une archive exhaustive des discussions législatives, et les méthodes de traitement automatique du langage naturel (NLP) peuvent nous aider à extraire des informations pertinentes, faciliter l'analyse des données politiques et sociales, et comparer et contextualiser les discours politiques avec des événements historiques.